GTC挖矿是真的吗？
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艺往明羲(yiwangmingxi) 发表于: 10:06:56
大家有谁做过GTC挖矿吗？是真的不 求解答
<font color=#天前]
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沉睡的雄狮(a007)
发表于: 10:14:30
是真的，你没加总群么？
成功得到悬赏金币5枚！
<font color=#6天前]
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沉睡的雄狮(a007)
发表于: 10:15:34
我也在操作现在差不多回本了，回本后继续投进去，我朋友弄了几个账号每天赚上千块钱
成功得到悬赏金币3枚！
<font color=#6天前]
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　　　- 22天前
柳迪(liu6012)
发表于: 11:00:39
真不真，进来看看
<font color=#9天前]
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回复共249/65500字节为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖矿甚至破解密码？
【Cascade的回答(576票)】:
谨以此文纪念我的第一块显卡，nVidia Riva TNT2。
很久以前，大概2000年那时候，显卡还被叫做图形加速卡。一般叫做加速卡的都不是什么核心组件，和现在苹果使用的M7协处理器地位差不多。这种东西就是有了更好，没有也不是不行，只要有个基本的图形输出就可以接显示器了。在那之前，只有一些高端工作站和家用游戏机上才能见到这种单独的图形处理器。后来随着PC的普及，游戏的发展和Windows这样的市场霸主出现，简化了图形硬件厂商的工作量，图形处理器，或者说显卡才逐渐普及起来。
想要理解GPU与CPU的区别，需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面，我们只取一个最简单的方向作为例子。
大家可能都见过上面这张图，这是老版本Direct X带的一项测试，就是一个旋转的立方体。显示出一个这样的立方体要经过好多步骤，我们先考虑简单的，想象一下他是个线框，没有侧面的“X”图像。再简化一点，连线都没有，就是八个点（立方体有八个顶点的）。那么问题就简化成如何让这八个点转起来。首先，你在创造这个立方体的时候，肯定有八个顶点的坐标，坐标都是用向量表示的，因而至少也是个三维向量。然后“旋转”这个变换，在线性代数里面是用一个矩阵来表示的。向量旋转，是用向量乘以这个矩阵。把这八个点转一下，就是进行八次向量与矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂，拆开来看无非就是几次乘积加一起，就是计算量比较大。八个点就要算八次，2000个点就要算2000次。这就是GPU工作的一部分，顶点变换，这也是最简单的一部分。剩下还有一大堆比这更麻烦的就不说了。
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
至于如何将挖矿和破解密码这种事情分成小学生都能做的简单任务，就是程序员的工作了。所以以后谁再跟你说程序员的工作就是体力活，你可以直接抽他。
【劉帥的回答(84票)】:
现在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛，并成为近些年的热点话题之一。
为什么二者会有如此的不同呢？首先要从CPU和GPU的区别说起。
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
所以与CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
【xingrenmiao的回答(45票)】:
作为一个写了两年CUDA，发了若干GPGPU水文的学渣， 我只想说就目前的计算机架构，GPU只能称作是小众。GPU作为后来者，出现的太晚了，计算机架构已经定型，不太可能撼动 Intel 的霸主地位，而且Intel 一定会借着先天优势打压其他竞争对手。 最近bitcoin被媒体炒作的太过了，出现在了公众的视野中。媒体写新闻的那群人只要是写点和技术沾边的文章，就能暴露他们的无知，倒霉的还是无辜的群众。
我简单提一下为什么GPU只能算作是小众。在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类：(1) I/O (2) Memory intensive 以及 (3) Compute-intensive。
(1)I/O intensive的程序其性能瓶颈是I/O，也就是说程序运行的大部分时间花在了硬盘读写/网络通信上，而I/O处在计算机体系结构金字塔的最底层，速度非常慢。最近炒的很火的big data 讨论的就是这一类应用程序。几百TB 甚至到PB级别的数据往哪搁，只能放在硬盘上。一台机器容量太小CPU太少怎么办，搞几百台甚至上千台机器用网线连起来分布处理。所以这块全是I/O， 现在大的互联网公司不多搞几个上千节点的集群肯定撑不住。
(2)Memory intensive的程序其性能瓶颈在内存访问，程序中有大量的随机访问内存的操作，但是基本没有I/O, 这类程序已经比第一类程序快一个数量级了，但是和寄存器的速度还是没法比。目前大部分应用程序都属于这类。个人电脑里装的的各种软件基本就是这类，如果有点I/O, 立刻就会非常得卡。
以上提到的这两类程序的应用最广泛，涵盖了大部分有用的计算机软件，但遗憾的是GPU在这两块毫无用处， GPU只有在计算密集型的程序有些作用。I/O是瓶颈的程序，花在计算的时间可以忽略不计，再怎么用GPU加速也没用。 含有大量内存随机访问的程序也不适合在GPU上执行，大量的随机访问甚至可以使GPU的行为由并行变为串行。
什么类型的程序适合在GPU上运行？
（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
满足以上两点，就可以用GPU做运算了。 不过你还得先用CUDA或者Open CL 把能在GPU上运行的程序写出来， 这也是很麻烦的，写一下就知道了。 而且GPU的架构比较特殊，要想写出高效率的程序，要花很多很多时间。我想说写GPU程序是一件很蛋疼的事情。
GPU在某些地方很有用，但应用面比较窄，远远没有某公司声称的那么有用。当今还是Intel的天下， 现在计算机的速度已经很快了，计算其实已经不是什么大问题。I/O才是最需要解决的问题。 记得曾经看过N家的GTC峰会，黄某人吹得神乎其神，连我都被感动了，多少多少T FLOPS的计算速度。 程序运行时间从100 秒 变成 1秒 其实没多重要，你倒杯水的功夫就100秒了。运行时间从100天缩短到1天才是大贡献。 前者就是GPU做的事情，后者才是我们真正需要的。
p.s. 在公司的hadoop上跑任务慢得跟狗一样，每次遇到这种情况我就想说你们这些在top conference 灌GPU paper的来用GPU加速一下? 呵呵
【知乎用户的回答(15票)】:
请不要再讨论10个女人可以在一个月生个孩子这种问题了。
【bombless的回答(8票)】:
谢邀。我觉得已经写的非常棒了，我能做的无非是重复他说的，另外就是根据他说的延伸一下。
现在的GPU的特色就是超长流水线、大规模并行。也就是说它擅长的只是一些特殊的计算任务，在这些它所擅长的任务中，它的性能表现就比CPU强很多，这也就是为什么发生了问题里提到的运用GPU算力的程序比常规的计算机程序性能强大很多的现象。
然后就是GPU计算的弱点。提到，GPU只有简单的控制逻辑并省掉了缓存。这导致了GPU程序在遇到存在大量分支（通俗点说就是条件判断）的时候计算性能暴跌。
你可以把GPU想象成类似量子计算机，适合特定的运算，但对常见的运算任务表现就不突出或者很糟糕了。
另外关于GPU适合算比特币，这有可能是有意这样设计的。中本聪的一些电子邮件通信表明他希望挖矿的这些编码计算是很多互相独立的快速计算的积累，这样可以保证不同的挖矿者挖到的量按算力平摊，而不是让算力最强的那些人挖走全部的矿。而这种类型的计算通常很适合用GPU这种大规模并行的处理器处理。
【陈浩的回答(2票)】:
07年知道CUDA，09年开始用CUDA写paper，从CUDA1.0到现在的5.0。
简单地说，CPU设计用来做逻辑调转多的运算，GPU就是设计用来做大量的数值计算的。
做个形象的比喻，一辆跑车和一辆卡车会有一样的马力，但是跑车可以在山路多弯的地方跑得很快，而卡车可以同时一次运送几百倍于跑车的货物。
而破译密码就是一个体力活，把那么多排列组合算完了就能破解，所以需要大量的计算，所以GPU更好
【杨锦朝的回答(0票)】:
学习了，之前还想用i3自带的集显来挖矿来着
【segfault的回答(0票)】:
因为GPU比CPU快
因为GUP瞎快，只会计算
因为CPU是用来做逻辑运算的
因为楼主说的这些场景只需要瞎计算
【leephilip的回答(0票)】:
即使是在高性能计算的情况下也不能简单的认为GPU已经取代了CPU。因为GPU现在的显存还是太少了，一个普通的N卡只有2-3G显存，像titan也只有6G，还不能满足计算要求。
GPU适合轻量级线程的计算任务，也就是每个线程使用很少的内存。比如如果同时开1000核，每个核使用10M内存，那么1000核就需要接近10G的内存。现阶段的显卡还没有办法满足这样的要求。如果你再配一个显卡，那就成了同时开2000核，内存的需求还是不能满足。如果你只是把它当做显存使用，那么计算能力就闲置了。
多核CPU如果构成集群，计算能力也是非常强大的，而且CPU计算的好处在于内存的可扩展性好。所以适合重量级线程的计算任务。一个100核的CPU集群，每个核用100M内存，也才10G。现在家用高配的台机都不止这个内存大小了。
对于条件分支的问题，无论是GPU还是CPU集群都会涉及如何处理“同步”或者“异步”，并不是区别两者最大的地方。因为GPU应该和CPU集群比较，而不是单核CPU。
并行的程序编写思路类似，因为习惯了顺序式的编程，写起来都有些困难，同时调试起来也很困难，他们都可以针对缓存作很多优化，所以也不是最大的差异。
【知乎用户的回答(0票)】:
现在的很多CPU都性能过剩了吧，所以更多的需要的是GPU，其实个人觉得现在电脑的最大瓶颈在于硬盘，期待固态硬盘的价格能亲民一点，早日普及，第一次在知乎上回答问题，以上都是一个作为小白的个人见解哈，勿喷
【vczh的回答(2票)】:
我想说，如果一个不错的cpu，上面只跑你的程序，不跑操作系统，那速度也是相当的快的。
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要看清楚资金盘加网络传销伪装虚拟币挖矿已所要存低买高卖种炒币想实实每拿红资金盘底靠靠没说准要能说准都百万富翁资金盘反10进场需要20新接盘前面10才能赚钱面需要40进场前面20赚钱所风险1平台携款跑路2.某阶段没进场自考虑吧1我投钱给谁公司2用我钱做清楚或者告诉些假或者告诉些真并能赚钱；3我赚钱哪自交钱发完再发钱面交钱暴利断加入所直钱定程度公司跑路或蹦盘每公司入账于账所蹦盘找赚钱种诱惑力所想劳获想靠投资赚钱投机呵呵
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& &账户名字：叶挺、我把两张银行卡号搞混了、打错银行卡号了、。看到了。请帮我撤销下~真心感谢你！我当时填的是工商。卡号是6052947
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引用:1& &账户名字：叶挺、我把两张银行卡号搞混了、打错银行卡号了、。看到了。请帮我撤销下~真心感谢你！我当时填的是工商。卡号是6052947你和客服联系 吧！
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